功率因数校正系统的滑模控制

本文分析了在功率因数校正变换器中输出动态响应慢的问题，提出了用滑模控制方法实现稳态输入电为和输出电压动态性能之间折和协调的思想，推导了有关滑模控制的方程和系数发制关系，给出了控制实现的原理图，最后，实验结果验证了这一思想。     

ATMP及其取代物缓蚀阻垢机理的分子动力学研究

采用分子动力学方法,模拟计算了缓蚀阻垢剂ATMP及其取代物与方解石(104),(102),(202),(113)面和铁(100)面的相互作用,结果表明:ATMP及其取代物中的氧原子与碳酸钙的Ca~(2+)形成的离子键对吸附起到了主要作用。同时化合物与方解石晶面间存在较弱的范德华力相互作用。化合物与方解石各晶面的的结合能强弱顺序为(202)>(102)>(113)≈(104),化合物与Fe(100)面作用主要来自于范德华的非键作用,膦酸基团和羧酸基团都有利于缓蚀阻垢效果的增强,膦酸基团对缓蚀阻垢效果的影响更为明显。     

聚脲涂层对装甲钢板抗爆性能影响的试验与数值分析EI北大核心CSCD

为研究聚脲涂层喷涂位置及涂层厚度对钢板抗爆性能的影响规律。对4种不同类型喷涂结构及纯钢板结构进行2 kg TNT(trinitrotoluene)炸药爆炸试验,并采用LS-DYNA仿真软件对试验工况进行数值模拟,比对试验结果验证数值计算的可靠性,同时在理论层面对迎、背面喷涂结构中的应力波衰减特性进行计算分析;在此基础上,进一步研究涂层厚度对背面喷涂结构抗爆性能的影响规律。结果表明:相比于无喷涂、迎面、双面喷涂结构,背面喷涂展现出更显著的抗爆潜力,其形成的大阻抗比结构是有效衰减应力波峰值的重要原因;等钢板厚度条件下,增加涂层厚度能有效提升结构抗力,但提升程度随着聚脲/钢板厚度比的增加而不断降低;等面密度条件下,增加涂层厚度结构呈现加剧破坏趋势。     

我国原油对外依存度首超美国

本刊讯国家工业和信息化部日前公布的"2011年上半年石油和化学工业经济运行情况"报告显示,今年1-5月,我国原油对外依存度达55.2%,首次超过美国。工信部方面表示,     

中国石化2021年净利润创近10年来最好水平

本刊讯本报讯1月27日,中国石化发布2021年度业绩预增公告。公告显示,按照中国企业会计准则,公司2021年归属母公司股东的净利润与上年同期相比,预计增加340亿~400亿元,创近10年来最好水平。     

渤海西北部古近系东二下段物源分析北大核心CSCD

在古近纪,石臼坨凸起和沙垒田凸起是渤海西北部重要的盆内物源区,而永定河、潮白河、滦河是渤海西北部现今重要的盆外陆源水系。本研究分析了曹妃甸6-4构造东二下段砂岩碎屑锆石U-Pb年龄,出现119 Ma、127 Ma主峰值和2498 Ma次峰值,研究区东二下段不再以石臼坨凸起上残余的中生界侏罗系母岩为主要物源区,仅继续接受少量凸起上残余中生界白垩系供源,主要受一西北方向外部物源影响。通过对比永定河、潮白河与滦河的现代河流沙碎屑锆石U-Pb年龄,并结合南堡凹陷南部物源体系分析,认为古近系东营组二段沉积时期,永定河、潮白河尚未为研究区提供沉积物,而古滦河可能发育一西侧支流,自马头营凸起西段进入南堡凹陷,经石臼坨凸起西侧流入渤海海域,将来自燕山地区的沉积物向南搬运至研究区。     

日本文具展开幕在即

Reed Exhibition Japan株式会社将于2014年7月9日-11日在东京有明国际展览中心（Tokyo Big Sight）举办第25届国际文具及办公用品展（ISOT 2014）。作为日本最大规模的文具及办公用品展,将有包括DESIGNPHIL、KING JIM、KURETAKE、LIHIT LAB.、MARUMAN、MAX、SHACHIHATA、SONIC、YAMATO及ZEBRA等在内的350家大型文具和办公用品生产商,以及来自46个国家和地区的8万个买家共聚于此。众所周知,日本是全球第二大文具产品市场。凭借技术和设计优势,日本文具的质量享誉全球,因此全球对ISOT的关注也逐年递增。     

差速搅拌捏合机的螺棱设计及其螺旋角优化

针对煤质活性炭制备过程中煤粉物料的混合均匀度问题,根据物料特性,对现有差速搅拌捏合机进行了螺棱的重新设计,使其更能满足特定物料的混合。由于螺棱螺旋角对搅拌质量、搅拌效果有很大影响,对影响螺棱螺旋角的两个因素(物料与螺棱摩擦角、物料内部剪切角)进行了分析,得出一个螺旋角的合理取值范围。对其在合理取值范围之内的螺旋角,通过ANSYS进行了不同螺旋中径螺旋角下螺棱危险节点的应力最大值的分析,归纳出了螺旋角对应力最大值的影响规律。研究结果表明,在满足合理定义域、物料内部剪切力的条件下,螺棱危险节点的应力最大值在螺棱螺旋角取范围为70°β75°时最小;当螺棱螺旋角位于这个取值范围内时,螺棱对物料的搅拌质量较高,且螺棱使用寿命更长,工作更为可靠。     

基于深度神经网络的电气元件符号识别算法

在智能电网发展的新时期,提高业扩报装的工作效率以及智能化程度是一项重要任务,在这一过程中对于电气图纸中电气元件符号的识别尤其关键,已有方法在算法精度以及鲁棒性上都存在不足。为此,基于YO?LOv3提出了一种改进的电气符号识别算法,改进了模型超参数选取策略,构建了自下而上的特征融合网络以及基于图像冗余的图像预处理方法,有效地解决了传统方法精确度低的问题。平均准确率和召回率分别达到94.8%和96.5%,与传统的图像识别算法和基准方法相比都有明显的提升。